【摘要】：鏈路預(yù)測(cè)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要的研究方向之一,在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中都意義重大。目前關(guān)于鏈路預(yù)測(cè)的研究主要是針對(duì)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),忽略了網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間演化信息,并且大部分的鏈路預(yù)測(cè)算法沒有考慮到鄰居節(jié)點(diǎn)之間的差異性,因此存在一定的不足。本文主要從以下幾個(gè)方面展開研究:1,在鏈路預(yù)測(cè)中區(qū)分不同的鄰居節(jié)點(diǎn);2,利用網(wǎng)絡(luò)的歷史信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè);3,在鏈路預(yù)測(cè)中考慮節(jié)點(diǎn)中心性的影響。主要工作如下:1、研究了靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中基于互信息的鏈路預(yù)測(cè)算法。為了對(duì)不同的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行有效地區(qū)分,本文在原始互信息算法的基礎(chǔ)上考慮了共同鄰居的度信息,提出了改進(jìn)的互信息算法。該算法不僅考慮了共同鄰居之間的結(jié)構(gòu)信息,還通過節(jié)點(diǎn)的度信息來區(qū)分不同的鄰居節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明:在靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中,區(qū)分不同的鄰居節(jié)點(diǎn)可以提高鏈路預(yù)測(cè)算法的精確度。2、改進(jìn)的互信息算法在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。為了充分利用網(wǎng)絡(luò)演化過程中的歷史信息,本文利用時(shí)間序列模型表示動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),并將改進(jìn)的互信息算法與移動(dòng)平均模型相結(jié)合,提出了改進(jìn)的移動(dòng)平均互信息算法。該算法不僅利用了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息和節(jié)點(diǎn)的度信息,還考慮了歷史信息對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的影響。實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在較多連邊時(shí),改進(jìn)的移動(dòng)平均互信息算法在鏈路預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異。3、研究了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)中節(jié)點(diǎn)中心性的作用�？紤]到不同節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中重要性的差異,首先通過節(jié)點(diǎn)中心性方法來衡量節(jié)點(diǎn)的重要性,然后進(jìn)行歸一化處理,并與已有的鏈路預(yù)測(cè)算法相結(jié)合,將結(jié)合后的算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,考慮節(jié)點(diǎn)中心性的鏈路預(yù)測(cè)算法在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中有較高的精確度。
【圖文】：

對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的描述和研宄一般是通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)的。逡逑對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研宄有著悠久的歷史，最初起源于１９３６年歐拉解決的“七橋逡逑問題”。如圖１．１所示，“七橋問題”是指如何從一個(gè)地方（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）出逡逑發(fā)，走遍Ａ、Ｂ、Ｃ和Ｄ四個(gè)地方，最后回到起點(diǎn)，條件是每座橋走且僅走一逡逑遍［１，２】。歐拉將每個(gè)出發(fā)點(diǎn)抽象為圖中的節(jié)點(diǎn)，每座橋可以理想化為一條邊，因逡逑此，該問題就變成了如何通過一筆畫出圖１．１（ｂ）的圖形。逡逑ｘ逡逑（邋Ｂ邐Ａ邐抽象邋＇）Ｂ邋Ｈ邐逡逑Ｄ邐Ｄ逡逑（ａ）邐（ｂ）逡逑圖１．１哥尼斯堡七橋問題逡逑Ｆｉｇ邋１．１邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｂｌｅｍ邋ｏｆ邋ｓｅｖｅｎ邋ｂｒｉｄｇｅｓ邋ｉｎ邋Ｋｏｎｉｇｓｂｅｒｇ逡逑二十世紀(jì)六十年代，Ｅｒｄｏｓ和Ｒｅｎｙｉ連續(xù)發(fā)表了三篇文章，從而提出了著名逡逑的隨機(jī)圖（ＥＲ）模型［３＿５］，從此復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在數(shù)學(xué)領(lǐng)域有了系統(tǒng)化的研宄。逡逑ＥＲ模型的大致含義如下：對(duì)于一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)為Ｎ的網(wǎng)絡(luò)，在一定時(shí)間內(nèi)，這Ｎ逡逑個(gè)節(jié)點(diǎn)之間隨機(jī)相連，其中連接的概率均為；？，，且ｐ是個(gè)固定值，由此形成的逡逑網(wǎng)絡(luò)叫隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。該模型的提出極大地促進(jìn)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展

Ｆｉｇ邋２．１邋Ｅｘａｍｐｌｅ邋ｏｆ邋ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑在無向網(wǎng)絡(luò)中，如果0＾ｉ0）ｅ￡，則說明頂點(diǎn)／和頂點(diǎn)＿／之間是相鄰的，即逡逑頂點(diǎn)／是頂點(diǎn)＿／的鄰居，記ｒ（0為頂點(diǎn)／的所有鄰居集合。如圖２．１所示，頂點(diǎn)逡逑６的鄰居有頂點(diǎn)１、頂點(diǎn)３和頂點(diǎn)５，用公式表示為ｒ（６）邋＝邋｛１，３，５｝。如果用鄰接逡逑矩陣來表示圖，則表達(dá)式如（２．１）所不：逡逑Ｗ邋Ｗ邋（２，）逡逑Ｉ邋１邐（Ｖｉ，ｖ；）邋ｅ邋Ｅ逡逑９逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O157.5;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 李靜茹;喻莉;趙佳;;加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性計(jì)算模型[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

2 任曉龍;呂琳媛;;網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序方法綜述[J];科學(xué)通報(bào);2014年13期

3 傅穎斌;陳羽中;;基于鏈路預(yù)測(cè)的微博用戶關(guān)系分析[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年02期

4 付立東;高琳;馬小科;;基于社團(tuán)檢測(cè)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中心性方法[J];中國(guó)科學(xué):信息科學(xué);2012年05期

5 呂琳媛;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2010年05期

本文編號(hào)：2599849